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"인공지능이 모든 면에서 인간보다 나아지는 것은 언제일까?"

이같은 질문을 위해 머신러닝 전문가들을 대상으로 사상 최대 규모의 설문조사가 실시됐다.다양한 업무에서 인간보다 우월함을 나타내는 인공지능의 출현은 사회에 막대한 영향을 주게 된다. 따라서 특정한 기술이나 직업이 자동화되는 시가를 예측하는 것은 정책입안자에게 매우 중요한 정보가 된다.

그러나 인공지능 분야는 극도로 복잡하고 전문 분야도 많기 때문에 이러한 전환점이 언제 발생할지를 예측할 수 있는 사람들은 거의 없다. 그래서 옥스퍼드 대학교 인류미래연구소(Future of Humanity Institute)의 카티야 그레이스(Katja Grace)가 이끄는 연구진들은 이 문제를 크라우드소싱하기로 결정했다.

연구진들은 2015년에 가장 권위 있는 머신러닝 컨퍼런스인 NIPS와 ICML에 관련 논문을 제출한 1634명에게 조사에 응해달라고 요청했고 그 중 352명의 학자들이 설문에 응답했다. 이번 조사에는 페이스북 인공지능 연구소 얀 르쿤 소장, 구글 딥마인드의 무스타파 슐레이만, 우버 인공지능연구소의 주빈 가라마니 소장 등 저명한 학자들이 다수 참여했다.

모든 학자들의 응답을 종합해보면 45년 이내에 독립적인 기계가 모든 업무를 인간 노동자보다 더 훌륭하고 더 저렴한 비용으로 수행할 확률은 50%이며 9년 이내에 이렇게 될 확률은 10%였다. 흥미로운 것은 고도 기계 지능(HLMI)이 실현되는 시기에 대한 결과가 응답자들이 연구하는 지역에 따라서 다르다는 것이다. 아시아 학자들은 이러한 일이 발생될 때까지 30년이 걸릴 것으로 예측했고 북미 학자들은 74년이 걸릴 것으로 예측했다.

그리고 질문을 살짝 다르게 하여 모든 인간의 일자리가 자동화되는 시기를 물었고 응답자들은 122년 이내에 이루이질 가능성이 50%이며 20년 이내에 이루어질 가능성은 10%라고 응답했다.

이 조사에서는 일부 특정한 활동이 기계로 대체되는 시점을 조사했다. 언어 번역(2024년), 고등학교 수준 에세이 쓰기(2026년), 트럭 운전(2027년), 유통매장 직원(2031년), 베스트셀러 쓰기(2049년), 외과의사 업무 수행(2053년)

그러나 이러한 특정 분야 예측의 유용성은 실제와는 다를 수 있다. 2015년에 연구진들은 인공지능이 바둑에서 인간을 이길 수 있는 시기는 2027년이라고 예측했다. 구글 딥마인드의 알파고는 2016년과 2017년에 각각 바둑 세계 챔피언에게 승리를 거두었다.

아마도 이번 조사에서 더욱 흥미로운 것은 머신러닝의 발전이 가속되고 있다는 인식이다. 응답자의 2/3은 연구 경력의 후반기에 발전이 더 빠르게 진행되고 있다고 생각한다고 응답했으며 10%만이 연구 경력의 전반기에 발전이 더 빠르다고 응답했다.

하지만 인공지능 전도사들의 중심이 되는 ‘지능 대확산(intelligence explosion)’의 개념은 거의 지지를 받지 못했다. 지능 대확산이란 인공지능이 인간수준의 지능에 도달하면 인공지능의 능력은 인간보다 훨씬 더 빠른 속도로 성장하게 될 것이라는 아이디어이다. 몇몇 과학자들은 고도의 기계 지능(HLMI)이 등장하면 인공지능은 인간이 예측 가능한 수준을 넘는 빠른 진화로 인간의 많은 일자리를 대체할 수 있을 것이라고 예측했다.

인간보다 뛰어난 성능을 갖춘 기계가 인류에게 긍정적인 영향을 주는지 부정적인 영향을 주는지에 대한 질문에 대해서는 인류에게 도움이 될 것이라고 말한 확률의 중앙값이 25%였다. 아주 큰 도움이 될 것이라고 말한 확률의 중앙값은 20%였고 나쁜 결과가 도래할 것이라는 확률은 10%, 매우 나쁜 결과가 도래할 것이라는 확률은 5%로 긍정적인 면이 더 높았다.

하지만 응답자의 48%는 인공지능의 잠재적인 위험을 통제하고 최소화하는 연구를 우선해야 한다고 말했다.

설문조사 결과는 유용한 것이지만 머신러닝 연구자들은 본질적으로 기술에 대해 열정적이라는 것을 감안해야 한다. 즉 머신러닝 연구자들은 발전 속도를 과대평가하고 잠재적인 부정적 영향을 과소평가하는 경향이 있다는 점이다.

그들은 또한 기술의 진보가 정치와 경제, 인간 심리와 어떻게 영향을 주고받는지에 대해 판단할 수 있는 자격이 없다. 기계가 무엇을 할 수 있다고 해서 반드시 그렇게 된다는 의미는 아니다. 인공지능의 광범한 채택 여부에는 기술적 준비 상태보다 다른 수많은 요인들이 있다.

그럼에도 불구하고 인공지능연구의 첨단에 있는 사람들의 관점은 매우 중요하다. 맹점이 있을 수도 있지만 논평가들의 논쟁보다는 더 잘 판단할 수 있는 위치에 있다는 점은 분명하기 때문이다.


2brich@